Countvectorizer Binære Alternativer

BITCOIN 1218.133 00:00 04.03 BITCOIN 1216.646 23:00 03.03 BITCOIN 1217.045 22:00 03.03 EURJPY 121.122 22:00 03.03 USDJPY 114.009 22:00 03.03 USDCHF 1.00735 22:00 03.03 EURUSD 1.06233 22:00 03.03 TOYOTA (US) 113.295 21:00 03.03 SONY 31.565 21:00 03.03 FORD 12.645 21:00 03.03 SILVER 17.941 21:00 03.03 GOLD 1234.405 21:00 03.03 ALIBABA 103.300 21:00 03.03 BANKEN AV AMERIKA 25.415 21:00 03.03 AUDUSD 0.75930 21:00 03.03 NIKE 56.685 21:00 03.03 CITIGROUP VS AIG 0.94961 21:00 03.03 CITIGROUP VS JP MORGAN CHASE 0.65736 21:00 03.03 MASTERCARD 111.765 21:00 03.03 GENERELLE MOTORER 38.235 21:00 03.03 FAZ-SHORT BANKS (ETF) 17.605 21:00 03.03 WYNN RESORTS 101.035 21:00 03.03 LAS VEGAS SANDS 53.825 21:00 03.03 McDONALDS 127.860 21:00 03.03 AIG 64.215 21:00 03.03 CITIGROUP 60.975 21:00 03.03 CATERPILLAR 95.070 21:00 03.03 PFIZER 34.505 21:00 03.03 PETROBRAS 10.215 21:00 03.03 Start handel i dag Ansvarsfraskrivelse Utløp Ranger Regler Vilkår Betingelser Bonus Betingelser Betingelser Personvern Ansvarsfraskrivelse: Binary Options og forex trading innebærer risiko. Forretningsmodell og inntjening: Resultatene er betinget av å velge riktig retning av en eiendomspris, fra den angitte utsjekkingsprisen, etter valgt utløpsperiode. Når en handel er påbegynt, mottar forhandlere en bekreftelsesskjerm som viser aktiva, strykpris, valgt retning (CALL eller PUT), og investeringsbeløpet. Når du blir bedt om av dette skjermbildet, starter handler om 3 sekunder med mindre Trader trykker på Avbryt-knappen. Beeoptions tilbyr det raskeste alternativet utløper tilgjengelig for publikum, og transaksjoner kan være så fort som 15 minutter i vanlige binære alternativer, og så fort som 60 sekunder i 60 sekunder plattformen. Selv om risikoen ved handel med binære alternativer er fastsatt for hver enkelt handel, er handelen levende og det er mulig å miste en innledende investering, spesielt hvis en handelsmann velger å plassere hele investeringen til en enkelt handel. Det anbefales sterkt at handelsmenn velger en riktig pengehåndteringsstrategi som begrenser de samlede sammenhengende handler eller total utestående investering. sklearn. featureextraction. text. CountVectorizer klasse sklearn. featureextraction. text. CountVectorizer (inputucontent. Encodinguutf-8. Decodeerrorustrict. StripaccentsNone. LowercaseTrue. preprocessorNone. TokenizerNone. StopwordsNone. Tokenpatternu (u) bwwb. Ngramrange (1. 1).analysatorgrord. Maxdf1.0. Mindf1. MaxfeaturesNone. VokabularyNone. binaryFalse. dtypelttype numpy. int64gt) kilde Konverter en samling tekstdokumenter til en matrise av token-teller Denne implementeringen gir en sparsom visning av tellingen ved hjelp av scipy. sparse. coomatrix. Hvis du ikke oppgir en a-priori-ordbok, og du ikke bruker en analysator som gjør noen form for funksjonsvalg, vil antall funksjoner være lik ordforrådsstørrelsen som ble funnet ved å analysere dataene. Hvis 8216filnavn 8217, passerte sekvensen som et argument for å passe, forventes det å være en liste over filnavn som trenger lesing for å hente det raske innholdet for å analysere. Hvis 8216file8217, må sekvenselementene ha en 8216read8217-metode (fillignende objekt) som kalles for å hente bytes i minnet. Ellers forventes inngangen å være sekvensstrengen eller byteelementene forventes å bli analysert direkte. koding. streng, 8216utf-88217 som standard. Hvis byte eller filer er gitt for å analysere, brukes denne kodingen til å dekode. Instruksjon om hva du skal gjøre hvis en byte-sekvens gis for å analysere som inneholder tegn som ikke er av den angitte kodingen. Som standard er det 8216strict8217, noe som betyr at en UnicodeDecodeError blir hevet. Andre verdier er 8216ignore8217 og 8216replace8217. Fjern aksenter under forbehandlingstrinnet. 8216ascii8217 er en rask metode som bare fungerer på tegn som har en direkte ASCII-kartlegging. 8216unicode8217 er en litt langsommere metode som fungerer på alle tegn. Ingen (standard) gjør ingenting. Om funksjonen skal være laget av ord eller tegn n-gram. Alternativ 8216charwb8217 lager kun tegn n-gram fra tekst innenfor ordgrenser. Hvis en callable er bestått, brukes den til å trekke ut sekvensen av funksjoner ut av den rå, ubehandlede inngangen. preprosessor. callable eller None (standard) Overstyr preprocessing (strengen transformasjon) scenen mens du beholder tokenizing og ng gram generasjon trinnene. tokenizer. callable eller None (default) Overstyr strengtokeniseringstrinnet mens du beholder forhåndsbehandlings - og n-gramgenereringstrinnene. Gjelder kun hvis analysatorord. ngramrange. tuple (min, maxn) Den nedre og øvre grensen for rekkevidde av n-verdier for forskjellige n-gram som skal ekstraheres. Alle verdier på n slik at min lt n lt maxn vil bli brukt. Hvis 8216english8217 brukes, brukes en innebygd stoppordliste for engelsk. Hvis en liste, den listen antas å inneholde stoppord, som alle vil bli fjernet fra de resulterende tokens. Gjelder kun hvis analysatorord. Hvis Ingen, vil ingen stoppord bli brukt. maxdf kan settes til en verdi i området 0,7, 1,0) for automatisk å oppdage og filtrere stoppord basert på intra corpus-dokumentfrekvensen av termer. små bokstaver. Boolean, True som standard Konverter alle tegn til små bokstaver før tokenizing. Regelmessig uttrykk som angir hva som utgjør en 8220token8221, bare brukt hvis analysatorord. Standard regexp velg tokens med 2 eller flere alfanumeriske tegn (tegnsetting ignoreres helt og alltid behandlet som en token separator). maxdf. flyter i område 0.0, 1.0 eller int, default1.0 Når du bygger ordforrådene ignorerer vilkår som har en dokumentfrekvens strengt høyere enn den angitte grensen (corpus-spesifikke stoppord). Hvis float, representerer parameteren en andel av dokumenter, heltalls absoluttall. Denne parameteren ignoreres hvis ordforrådet ikke er None. mindf. flyte i område 0.0, 1.0 eller int, default1 Når du bygger ordforrådet ignorerer vilkår som har en dokumentfrekvens strengt lavere enn gitt terskel. Denne verdien kalles også cut-off i litteraturen. Hvis float, representerer parameteren en andel av dokumenter, heltalls absoluttall. Denne parameteren ignoreres hvis ordforrådet ikke er None. maxfeatures. int eller ingen, defaultNone Hvis ikke None, bygge et ordforråd som bare vurderer de øverste maxfeatures bestilt av termfrekvens over corpus. Denne parameteren ignoreres hvis ordforrådet ikke er None. ordforråd . Mapping eller iterable, valgfritt Enten en mapping (for eksempel en dikt) hvor nøkler er termer og verdier er indekser i funksjonsmatrisen, eller en iterable over terms. Hvis ikke oppgitt, fastsettes et ordforråd fra inngangsdokumenter. Indekser i kartleggingen bør ikke gjentas og bør ikke ha noen mellomrom mellom 0 og den største indeksen. binær. boolean, defaultFalse Hvis True, er alle null-teller satt til 1. Dette er nyttig for diskrete probabilistiske modeller som modellerer binære hendelser i stedet for heltalltall. dtype. type, valgfri Type av matrisen returnert av fittransform () eller transform (). Transform dokumenter til dokumentmatrise. init (inputucontent. encodinguutf-8. decodeerrorustrict. stripaccentsNone. lowercaseTrue. preprocessorNone. tokenizerNone. stopwordsNone. tokenpatternu (u) bwwb. ngramrange (1. 1).analyserord. max1.0. mindf1. maxfeaturesNone. vokabularyNone. binaryFalse. dtypelttype numpy. int64gt) source buildanalyzer () kilde Returnere en callable som håndterer forhåndsbehandling og tokenisering Returnere en funksjon for å forhåndsbehandle teksten før tokenisering Returnere en funksjon som deler en streng i en sekvens av tokens Dekode inngangen til en streng unicode symboler Dekodingsstrategien er avhengig av vektoriseringsparametrene. Lær et ordforråd ordbok av alle tokens i de raske dokumentene. Jeg har et datasett som inneholder et antall anmeldelser og deres tilhørende etiketter (enten positive eller negative) og jeg vil trekke ut funksjoner og bygge en rørledning for å utføre binær tekst klassifisering ved hjelp av beslutningstrær . Problemet er at jeg sannsynligvis presenterer dataene til klassifikatoren, i feil format. Jeg har gått gjennom den offisielle dokumentasjonen, og jeg har også sett på noen spørsmål i Stackoverflow (f. eks. Her) Hva har jeg gjort hittil: Trinn 1: Les dataene (som dataframe) Dataene ser ut som eksempelet nedenfor: Trinn 2: Utdragsfunksjoner (Pipeline-trinn) Trinn 4: Del dataene Trinn 5: Trene modellen Når jeg prøver å passe på modellen, får jeg følgende feil: Så jeg antar at dataene skal settes i en vektor, men jeg er ikke helt sikker på hvordan jeg skal fikse det. Den fulle koden er vist nedenfor. Eventuell hjelp ville bli mye verdsatt. Takk